AI、ML 和机器人：仓储的新技术前沿

仓库管理是一项复杂的操作，需要平衡许多挑战和风险。客户越来越期望快速、准确的交付，这导致许多公司转向位于主要城市中心附近的“微型履约中心”。为了快速履行订单，同时最大限度地利用有限的仓库空间，组织越来越多地依赖人工智能（AI）、机器学习（ML）和机器人来优化仓库操作。通过利用AI和ML，仓库经理可以自动化和改进其操作的各个方面，例如预测需求和库存水平、优化空间利用和布局、提高拣货和包装效率以及减少错误和浪费。同时，机器人可以比人类工人更快、更准确地执行重复任务，并且可以在人类无法进入的狭小空间中操作。组织可以利用这些技术来增加利润、提高安全性和安全性以及提高客户满意度和忠诚度。

仓储行业面临的挑战

在线商务正在迅速扩张和演变，到2024年将成为一个4,117.00亿美元的业务。客户正在在线购买各种产品，包括杂货。传统上，在线零售商将其库存存储在主要人口中心以外的大型仓库中。快速的城市化导致许多客户居住在人口稠密的地区，客户越来越期望快速交付，通常是同日交付。
许多零售商通过实施“微型履约中心”来解决这个问题，该中心位于主要人口中心附近。由于这些位置的房地产价格昂贵，因此每平方英尺的仓库空间都必须得到充分利用。同时，仓储行业正在面临劳动力短缺，使得及时履行订单变得更加困难。

AI/ML和机器人的应用

自动化、AI和ML可以帮助零售商应对这些挑战。计算机视觉的进步扩大了机器人在仓库空间中的可能性。例如，自主移动机器人（AMR）系统越来越多地用于拣货（选择特定客户订购的商品）、包装（为运输和存储准备商品）和托盘化（将商品放在托盘上）。自动化这些任务可以提高速度、效率、准确性和适应性。机器人还可以利用人类难以进入的垂直和狭窄空间。通过引入创新、高密度的存储解决方案（如立方体、管道和自动存储和检索系统），可以进一步优化仓库空间。
AI和ML驱动的优化算法分析大量的现实世界数据以生成预测和解决方案，并在获得更多信息时更新。路线优化可以帮助公司确保商品沿着最短和最有效的路线运输。需求预测和预测建模使用过去的订单数据来识别模式并帮助零售商估计客户可能会订购哪些产品，从而确保仓库空间得到有效利用并最小化商品在货架上的时间。这些模型还可以实现更高效的仓库存储，因为更频繁订购的商品可以存储在拣货站附近。
ML与设备上的传感器配对，也可以实现预测性维护。设备部件的持续监测可以让仓库检测到机械部件（如滚轮或输送带）显示出磨损或断裂的迹象，从而可以在发生故障之前更换它们并最小化停机时间。通过实施机器人和AI/ML解决方案，零售商可以提高准确性和效率，同时确保有限的空间得到充分利用。
随着AI和机器人被集成到仓库中，考虑隐私、道德和工作场所安全至关重要。必须考虑数据保密性并确保AI模型不会泄露敏感的客户数据。同样重要的是监测AI模型的偏见。最后，必须确保机器人和自动化解决方案符合职业安全和健康管理局（OSHA）的法规，以保护工作场所环境。

仓储流程的关键绩效指标

监测关键绩效指标（KPI）可以让企业衡量其仓储解决方案的有效性，从而实现持续改进。仓储的一些关键KPI包括：

• 吞吐量 – 这代表了在一定时间内通过包装站成功传递的产品数量，例如每小时完成的订单数量。
• 交货时间 – 这个数字跟踪了货物可以多快被送达。
• 立方体利用率 – 这是衡量仓库使用其存储容量的有效性的一个指标，通常通过将存储的材料体积除以总仓库容量来计算。
• 按时交付率 – 这个指标计算了按时完成的订单百分比。
• 按位置的库存数量准确性 – 这跟踪了仓库中存储的商品与数据的匹配程度。高库存准确性对于仓库分析的有效性至关重要。

仓储中AI/ML的益处

AI、ML和机器人是现代仓储的重要组成部分，将继续改变该行业。根据最近的麦肯锡报告，公司计划在未来五年内大幅增加对自动化仓库解决方案的投资。像Target和沃尔玛这样的主要零售商正在将数百万美元投入到使用AI和ML驱动的物流转变其供应链和存储运营。沃尔玛开发了一个AI驱动的路线优化工具，现在已作为软件即服务（SaaS）模型提供给其他零售商。该零售商还使用AI来预测需求并确保库存充足，尤其是在黑色星期五这样的购物高峰日。这些解决方案有助于提高客户满意度，同时增加利润和降低业务运营成本。它们还可以帮助企业应对挑战，包括供应链中断和劳动力短缺。
AI、ML和机器人在较小的仓库和微型履约中心中最为有用，因为它们可以优化有限的存储空间。除了增强现实和云解决方案等技术外，它们还可以实现快速、准确的交付。通过监测关键绩效指标并优先考虑合规性和数据隐私，组织可以确保充分利用AI、ML和机器人的益处。